집약도는 약 0.41(toe/백만 원)이고 탄소집약도는 0.60(tc/toe)가 된다. 만약 에너지나 온실가스 관련 기술이 변하지 않는다고 가정한다면 - 실제로 많은 모형들이 기술변화를 고려하지 않는다 - 특정 연도의 에너지소비량 과 온실가스 배출량은 GDP와 두 계수를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.8) 위의 요인분해식은 에너지집약도와 탄소집약도라는 두 파라미터와 경제 활동이라는 변수로 구성된 하나의 ‘모형’이다. 요인분해법은 온실가스 배출을 결정하는 변수를 극단적으로 단순화고 있다는 측면에서 좋은 모 형은 아니지만 일정한 방식에 따라 온실가스 배출량이나 GDP 감소분(혹 은 저감비용)을 계산한다는 면에서 기후정책모형이 요구하는 기본적 특 성을 만족하고 있다. 이처럼 단순하지는 않지만 실제 정책의 평가에 사 용되는 모형 역시 유사한 구조를 가지고 있다. 정책이나 연구자들은 정 책의 도입으로 인한 에너지수급 구조, 온실가스 배출, 경제활동의 변화 등을 빠르고 정확하게 측정하기를 원하며 이러한 요구에 부합하는 다양 한 기후정책모형이 개발되고 있다.
스 저감노력이 기후변화에 미치는 영향을 분석하기 위해서 기후변화의 과학적 측면과 사회경제적 측면을 결합하여 개발된 모형이다. 최초의 IAMs는 1972년 로마클럽에 의해 구축되었는데, 이 연구에서는 지구적 규모의 시뮬레이션 모형인 ‘World3 모형’을 개발하였고, 이는 자원고갈, 인구, 및 오염에 관한 수많은 이후의 모형개발에 기초가 되었다. 이후 IAMs는 1970년대에 에너지모형을 확장하여 에너지문제의 해결을 위해 개발되었고, 1980년대에는 ‘RAINS 모형’이 개발되어 산성비문제에 적용 되기도 하였다. 1979년 제1회 세계기후회의 이후 계속된 기후변화에 대 한 국가간 회의 및 협상은 기후변화의 피해와 이를 방지하기 지구적 노 력의 효과에 대한 평가를 요구하였고 이는 기후변화 문제에 대한 IAMs 의 활발한 적용을 촉발하였다. 기후변화에 관한 최초의 IAMs는 Mintzer (1987), Lashof and Tirpack (1989), Rotmans (1990) 등에 의해 개발되었고, 이후 약 50여 개의 IAMs가 개발되었다.9)
9) Rotmans(1999)
모형 개발자 유형 기후 경제 대기
AIM Morita et al., 1994 평가 복잡 단순 복잡
AS/ExM Lempert, et. al., 1996 최적화 복잡 단순 복잡 CETA Peck and Tiesberg, 1992 최적화 단순 복잡 단순 Connecticut Yohe and Wallace, 1995 최적화 단순 복잡 단순
CRAPS Hammit, 1995 최적화 단순 단순 단순
CSERGE Maddison, 1995 최적화 단순 단순 단순
DIAM Chapuis, et. al., 1995 최적화 단순 단순 단순
DICE Nordhaus, 1994 최적화 단순 단순 단순
FUND Tol et al, 1995 최적화 단순 단순 단순
ICAM Dowlatabadi & Morgan, 1995 평가 복잡 단순 복잡
IMAGE Alcamo, 1994 평가 복잡 단순 복잡
MAGICC Wigley, et. al., 1993 평가 복잡 복잡 복잡
MARIA Mori, 1995 최적화 단순 복잡 단순
MERGE Manne, et. al., 1993 최적화 단순 복잡 단순
MIT MIT, 1994 평가 복잡 복잡 복잡
PAGE CEC, 1992 평가 복잡 복잡 복잡
PEF Cohan, et. al., 1994 평가 복잡 단순 단순 ProCAM Edmonds, et. al., 1994 평가 복잡 복잡 복잡 RICE Nordhaus and Yang, 1996 최적화 단순 복잡 복잡
SLICE Kolstad, 1996 최적화 단순 단순 단순
TARGETS Rotmans, 1995 평가 복잡 단순 복잡
<표 2-4> 통합평가모형의 종류와 특성
자료: Kelly and Kolstad (1999)
IAMs는 그 운용 목적에 따라 일반화 정도, 지역 및 시간범위 등에 있 어서 매우 다양한 접근방식을 통해 개발되고 있기 때문에 일정한 기준 에 따라 명확하게 구분되지 않는다.10) 하지만 모형의 이해를 돕고 정책 입안자들의 적절한 모형 선택을 위해서 기존 모형들을 분류하려는 다양 한 시도들이 있었다. Weyant et al. (1996)은 IAMs를 규제당국이 이용 가 능한 정책유형에 따라 크게 ‘정책평가모형’(policy evaluation models)과
10) 다양한 IAMs의 개략적인 설명은 Parson and Fisher-Vanden (1995)을 참고.
‘정책최적화모형’(policy optimization models) 두 범주로 구분하였다. 정책 평가모형은 정책이 환경, 경제, 및 사회에 미치는 영향을 평가하는 것으 로 흔히 ‘시뮬레이션 모형’으로 알려져 있다. 정책최적화모형은 정해진 정책목표를 달성하기 위해 탄소배출량이나 탄소세 수준 등의 정책변수 를 최적화한다.11)
기후정책의 도입이 에너지소비, 온실가스 배출량 및 경제활동에 미치 는 영향을 분석한다는 측면에서 IAM은 기후정책모형으로 분류될 수 있 다. 하지만 대부분의 IAM은 경제활동과 기후변화 간의 상관관계를 모 형 내부에 포함하기 때문에 모형의 규모가 방대하며 상당히 집계화 된 변수를 사용한다는 점에서 지구적 규모나 국가그룹 규모의 분석에 적합 하다. 물론 개별 국가의 온실가스 배출량의 규모가 지구 전체의 기후에 영향을 미칠 정도로 크다면 IAM 역시 개별 국가의 정책분석에 적용될 수도 있다. 하지만 이러한 경우라 하더라도 IAM을 개별 국가의 정책분 석에 적용하기에는 문제점이 있다. IAM의 가장 큰 단점은 모형의 규모 가 크고 고려하는 변수의 수가 많기 때문에 정책에 따른 에너지와 경제 부문의 세부적 변화를 분석하지 못한다는 점이다.12) Wilcoxen의 Modeling Frontier는 이러한 IAM의 한계를 잘 보여주고 있는데, 이는 생 산가능경계를 응용한 것으로 지리적 범위와 모형의 세부적인 정도(혹은 사용되는 변수의 집계수준) 간의 상충관계가 있음을 보여준다.13)
11) Kelly and Kolstad(1999) 12) Rotmans (1999)
13) CIESIN (1995)
[그림 2-2] Wilcoxen의 Modeling Frontier
나. 국가 규모의 모형: 기후정책평가모형
IAM과는 달리 개별 국가규모의 분석에 일반적으로 적용되는 기후정 책모형은 일정한 온실가스 감축목표를 달성하기 위한 국내 기후정책수 단의 도출과 정책의 영향평가를 목적으로 적용된다. 따라서 지구 전체 생물계(biosphere)와 경제계를 동시에 고려하는 IAM과는 달리 정책으로 인한 국내 오염배출량, 에너지소비, 그리고 경제적 성과(혹은 비용)의 평 가를 중심으로 개발되고 있다. 국가규모의 분석을 위한 기후정책평가모 형은 온실가스 감축을 위해 개별 국가의 노력의 필요성을 제기한 토론 토기후회의(Toronto Climate Conference, 1988) 이후 활발하게 개발되기 시작하여 온실가스 저감을 위한 개별 국가의 비용과 편익을 분석하려는 많은 연구들이 수행되었다.14) 국가규모의 기후정책모형은 IAM에서 얻을 수 없는 정책의 파급효과를 세부적으로 분석할 수 있기 때문에 개별 국가의 정책수단 선택과 평가를 목적으로 광범위하게 개발되고 있다.
IPCC(2001)은 기후정책모형을 투입산출모형(Input-output models), 거시
14) Bosello, Carraro, and Kemfert (1998)
경제모형(Macroeconomic models), 계산 가능한 일반균형모형(CGE models), 동태적 에너지최적화모형(Dynamic energy optimization models), 통합 에너지시스템 시뮬레이션모형(Integrated energy-system models) 그리 고 부분 예측모형(Partial forecasting models) 등으로 구분하고 이중 거시 경제모형과 CGE모형을 하향모형으로 그리고 나머지 모형들을 상향모형 으로 구분하고 있다. 하지만 현재 개발되어 있는 모형은 이보다는 더 복 잡한 차별성을 가지고 있다. 예를 들어, 상향모형에 균형알고리즘을 포 함하는 모형도 있으며15) 최적화모형에 거시경제 모듈을 포함하는 모형 도 있다.16) 따라서 모형을 구성하는 공통적인 요소들을 중심으로 보다 세분화하여 분류하는 것이 모형의 이해와 선택에 있어 더 유용할 것이 다.
모형의 공통적 구성요소는 모형이 다루는 부문, 지리적 범위, 분석대 상기간 등을 포함하는 모형의 범위(scope)와 변수의 내생화, 변수 및 파 라미터 값의 선택과 결정방식, 기술변화의 묘사방식 등을 포함하는 모형 의 구조(structure) 그리고 내생변수의 값이 계산되는 방식을 결정하는 분 석방법론(methodology) 등이다. 모형은 이러한 요소들의 모든 가능한 조 합으로 개발될 수 있으며 이때 어떤 조합을 선택할 것인지는 분석의 목 적과 자료의 이용 가능성에 의해 결정된다. 상당부분의 온실가스가 화석 연료의 연소과정에서 배출되기 때문에 국가규모의 기후정책모형은 일반 적으로 에너지부문을 중심으로 구축되고 있다. 기후정책모형들은 에너지 -환경-경제의 상호의존 관계를 모형화하고 정책의 파급효과를 분석한다.
모형을 분류하는 기준과 이에 대한 설명은 다음과 같다.17)
15) META-Net 모형이 이에 속한다.
16) MARKAL-MACRO가 이에 속한다.
17) 모형들에 대한 개괄적 설명과 간단한 분류는 IPCC (2001) 참고
1)
부문별 분류○ 부문모형(sectoral models): 경제를 몇 개의 부문으로 나누어 모형을 구성한다. 부문의 세부화 정도에 따라 단부문모형(single-sectoral models), 주부문모형(major-sectoral models), 다부문모형(multi-sectoral models) 등으로 구분한다.
○ 총량모형(aggregation models): 경제전체를 하나의 생산부문으로 취 급한다.
2)
시간적 분류○ 단기모형(short term models): 5년 내외
○ 중기모형(medium term model)s: 3-15년
○ 장기모형(long term models): 10년 이상
3)
지리적 분류○ 지역모형(local models): 국가 내 특정 지역 대상
○ 국가모형(national models): 국가 전체를 대상
○ 지역모형(regional models): 국가 그룹을 대상
○ 지구모형(global models): 지구 전체를 대상
4)
내생 혹은 외생변수의 결정모형에서 사용하는 변수의 내생화 정도는 모형의 목적, 즉 어떤 부문 을 중점적으로 분석할 것인가에 따라 결정된다.
○ 비에너지부문의 내생화: 보다 많은 비에너지부문을 포함할수록 경 제전체의 반응을 적절하게 분석할 수 있다.
○ 최종수요의 내생화: 최종수요에 대한 기술이 구체적일수록 에너지 효율에 대한 기술적 잠재력을 보다 적절하게 분석할 수 있다.
○ 기술의 내생화: 기술을 구체적으로 분석하는 모형일수록 연료 대체 에 대한 기술적 잠재력과 새로운 기술 등이 에너지시스템에 미치 는 효과를 적절하게 분석할 수 있다.
5)
에너지수요 및 공급의 결정 방법에너지수요 및 공급을 결정하는 요인은 크게 시장적 요인과 기술적 요인으로 구분할 수 있다. 이 두 요인 중에서 어떤 그룹의 요인을 중심 으로 에너지수요 및 공급을 결정할 것인가에 따라 에너지-경제모형은 상 향모형(bottom-up model)과 하향모형(top-down model)으로 구분된다.
○ 상향모형(bottom-up model): 경제내의 기술적 잠재력과 에너지공급 기술을 구체적으로 정의하여 다양한 대체기술이 비용조건과 에너 지공급에 미치는 영향을 분석한다. 이처럼 다양한 기술적 가능성과 대체 가능성을 고려하기 때문에 ‘낙관적인 공학적 패러다 임’(optimistic engineering paradigm)이라고 부르기도 한다.
(EFOM-ENV, LEAP-supply, MARKAL, MARKALpart of MARKAL-MACRO, MESSAGE-III, META*Net)
○ 하향모형(top-down model): 상향모형과는 달리 시장에서 채택된, 이 용 가능한 기술만을 고려하여 소득, 가격탄력성과 같은 총량경제지 수를 통해 에너지수요를 결정한다. 다양한 기술적 잠재력과 대체
가능성을 고려하지 않기 때문에 ‘비관적인 경제적 패러다 임’(pessimistic economic paradigm)이라 부르기도 한다.
(LEAP-demand, MACRO part of MARKAL-MACRO, CGE, GREEN)
하향모형 상향모형
기술의 묘사 AEEI 모형의 계수
기술변화 외생적 혹은 내생적 외생적
가격탄력성 수요 및 공급 변화를 반영 상수로 가정
시계열자료 충분한 자료가 요구됨 시나리오로 대체 가능 분석방법론 계량경제, 거시경제, 경제균형
최적화
계량경제, 경제균형, 최적화, 시뮬레이션
부문의 범위 총량모형, 다부문모형 다부문모형, 단부문모형 주요 변수 AEEI, 가격탄력성, 대체탄력성 기술 관련, 에너지 수급 관련
장점 일반균형효과 분석, 거시적
파급효과 분석 기술평가
단점 기술변화의 외생성, 충분한 시계열자료 요구
일반균형 분석 불가, 거시적 파급효과 분석 불가
<표 2-5> 상향모형과 하향모형
(가) 기술변화의 묘사 방식
온실가스 저감기술이 개발된다면 주어진 감축량을 적은 저감비용으로 달성할 수 있기 때문에 가장 중요한 중장기적인 온실가스 저감전략이 될 수 있다. 하지만 기술변화의 방향과 속도는 개별 기술의 특성과 사회 경제적 여건에 따라 다르기 때문에 이를 일반화하여 설명하려는 이론적 분석에는 많은 어려움과 제약이 따른다. 기술변화 과정을 어떠한 방식으 로 묘사하느냐에 따라 모형에서 계산된 저감비용은 큰 차이를 보인다.
일반적으로 보다 신축적인 기술변화를 가정하는 경우에 추정되는 저감 비용이 낮아지는 경향이 있는데, 이는 새로운 기술을 통해서 온실가스 배출과 관련된 경제활동의 위축이 완화될 수 있기 때문이다. 기후변화와 관련된 경제학적 분석에 있어서 온실가스 저감기술의 변화는 크게 네 가지 방식으로 고려된다.18)
○ 기술스냅샷(technology snapshots) 방식: 이 방식에서는 시간에 따라 새로운 기술의 등장과 교체를 가정하고 기술변화는 일정한 경제적 기준에 따라 교체시점이 결정된다.
○ 백스톱기술(backstop technologies) 방식: 온실가스 배출량이 낮거나 아예 없는 기술로 기존 기술보다 비용측면에서 불리한 기술이지만 일정한 시점과 상대가격 하에서 기술변화가 결정되는 방식이다.
○ 외생적 기술변화(exogenous technological change) 방식: 특정한 기 술의 도입을 외생적으로 가정하는 방식으로 일부 하향모형에서 사 용하는 ‘자동적 기술변화’(AEEI, autonomous energy efficiency improvement) 가정이 이에 속한다.
○ 내생적 기술변화(endogenous technological change, ETC) 방식: 기술 변화의 여부가 모형 외부에서 결정되는 다른 방식과는 달리 내생 적 기술변화 방식에서는 기술변화의 속도와 방향이 이에 영향을 주는 요인들에 의해서 내생적으로 결정되도록 하는 방식이다.
(나) 모형의 분석방법
모형의 목적과 사용된 변수 및 내생화 정도, 그리고 에너지수요 및 공 급의 결정 방법 등이 설정되면 각 모형은 균형가격, 균형생산량, 외생변
18) Edmonds et al. (2000)